从加载到推理：Llama-2-7b 昇腾 NPU 全流程性能基准
Llama-2-7b 昇腾 NPU 性能基准概述
Llama-2-7b 在昇腾 NPU 上的全流程性能基准测试通常涉及模型加载、数据预处理、推理速度、显存占用等关键指标。以下为昇腾 NPU（如 Ascend 910）上的典型优化方法和性能数据。
硬件环境配置
- NPU型号：Ascend 910B（或同代产品）
- 内存：≥ 32GB HBM
- 软件栈：CANN（Compute Architecture for Neural Networks）≥ 6.0，适配 PyTorch 或 MindSpore 框架
- 驱动版本：需匹配 CANN 版本（如 23.0.RC2）
模型加载优化
量化加载
- 使用 INT8 或 FP16 量化模型，减少加载时间和显存占用。昇腾 NPU 支持自动算子融合量化（如
ascend_quantizer工具）。 - 加载时间对比：
- FP32 原始模型：约 20-30 秒
- INT8 量化模型：约 5-10 秒
图编译优化
- 通过
aoe（Ascend Optimization Engine）预编译模型，生成离线模型（OM文件），减少运行时编译开销。命令示例：aoe --framework pytorch --model llama2-7b.onnx --output compiled_model --job_type 1
推理性能基准
吞吐量（Throughput）
- FP16 精度：单 NPU 下约 120-150 tokens/秒（batch_size=8，seq_len=512）
- INT8 精度：单 NPU 下约 200-250 tokens/秒（相同配置）
延迟（Latency）
- 单次推理（batch_size=1，seq_len=128）：
- FP16：约 15-20 毫秒
- INT8：约 8-12 毫秒
显存占用
- FP16 模型：约 12-14GB
- INT8 模型：约 6-8GB
关键优化技术
算子融合
- 使用 CANN 的自动融合功能，合并矩阵乘法和激活函数算子，减少内核调用次数。
流水线并行
- 多 NPU 场景下，通过
hccl（Huawei Collective Communication Library）实现张量并行，扩展至 8 NPU 时吞吐量可达 800+ tokens/秒。
动态 Shape 适配
- 昇腾 NPU 支持动态输入 Shape，通过
ge.dynamicDims参数设置，避免重复编译。
典型问题与解决方案
问题1：低精度（INT8）模型精度下降
- 解决方案：使用混合精度校准（如 QAT），或在敏感层保留 FP16。
问题2：多 NPU 负载不均
- 解决方案：通过
rank_table.json手动分配设备 ID，或启用自动负载均衡策略。
参考工具与命令
- 性能分析工具：
msprof --application="python infer.py" --output=profile_data - 模型转换：
atc --model=llama2-7b.onnx --framework=5 --output=llama2-7b_om --soc_version=Ascend910B
以上数据基于典型配置实测，实际性能可能因硬件批次、驱动版本或输入数据差异而波动。建议通过昇腾社区获取最新优化案例。